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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于交互特征感知的遥感图像变化检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116363527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310381671.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于交互特征感知的遥感图像变化检测方法是由张奇;王飞;张雪涛设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交互特征感知的遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交互特征感知的遥感图像变化检测方法，包含以下步骤：1、选取经过配准的公开遥感变化检测数据集，对数据集进行预处理；2、搭建基于编码器‑解码器的遥感变化检测模型，在编码器使用变化特征交互层，在解码器使用对称式变化特征融合层，模型最终输出变化检测二值化预测结果；3、构建并计算损失函数，并进行反向传播；4、将训练集和验证集输入至搭建的遥感变化检测网络中进行训练,得到训练好的遥感变化检测模型；5、利用训练好的遥感变化检测模型得到测试集中每个样本的预测结果，通过比对预测结果和标签，计算指标。本发明可以实现通过一对配准的遥感图像，预测出在这一对图像中发生变化的像素。

本发明授权一种基于交互特征感知的遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交互特征感知的遥感图像变化检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤A：选取经过配准的公开遥感变化检测数据集，对数据集进行预处理，对每张图像按照窗口大小512和步长512进行切片操作，并划分出训练集、验证集和测试集； 步骤B：搭建基于孪生网络的遥感变化检测模型，其采用编码器-解码器结构；在编码器的阶段三和阶段四使用变化特征交互层，在解码器的输入部分使用对称式变化特征融合层，在解码头使用sigmoid激活函数进行二分类；遥感变化检测模型输入为时相一和时相二的遥感图像，输出为与输入图像相同尺寸的二值化预测结果； 步骤C：构建损失函数，根据遥感变化检测模型输出结果和真值标签计算损失，根据梯度下降算法进行反向传播； 步骤D：将训练集和验证集输入至构建的遥感变化检测模型中进行训练和效果验证,得到训练好的遥感变化检测模型； 步骤E：利用训练好的遥感变化检测模型对测试集进行测试,得到测试集中每个样本的二值化预测结果，通过比对预测结果和真值标签，定量计算精确率、召回率和交并比； 所述步骤B的具体步骤如下： 步骤B01：搭建编码器，采用ConvNext模型作为编码器，并使用共享权值的孪生网络提取双时相图像特征，编码器共有四个阶段，分别为阶段一、阶段二、阶段三、阶段四，各个阶段串行连接，编码器输入为时相一的遥感图像和时相二的遥感图像，输出为多尺度特征； 步骤B02：搭建对称式变化特征融合层，首先使用并行分支分别对输入的双时相图像特征F1、F2求和得到X1以及求差得到X2，并对X2使用绝对值以保持对称性；接着分别对上述并行分支的结果X1、X2在特征通道层面进行特征选择分别得到X3、X4，将X3、X4在通道维度拼接起来得到X5；最后在空间维度对特征X5进行增强，得到变化特征F3； 步骤B03：搭建变化特征交互层，首先借助步骤B02中搭建的对称式变化特征融合层根据双时相图像特征F1、F2提取变化特征F3；然后使用十字型多头自注意力机制对变化特征F3进行进一步的长距离关系建模，得到新的变化特征F4；最后将新的变化特征F4分别拼接到双时相输入特征F1、F2上，并通过一组卷积、归一化、激活进行交互特征感知，得到输出的双时相特征F5、F6； 步骤B04：搭建解码器，采用特征金字塔网络作为解码器；解码器的输入为编码器输出的多尺度特征，多尺度特征分别为输入图像的四倍下采样特征D4、八倍下采样特征D8、十六倍下采样特征D16和三十二倍下采样特征D32，首先将三十二倍下采样的特征图D32上采样，并与原来的十六倍下采样特征D16在通道维度拼接得到特征D16_2；然后将特征D16_2上采样，与原来的八倍下采样特征D8在通道维度拼接得到特征D8_2；接着将特征D8_2上采样，与原来的四倍下采样特征D4在通道维度拼接得到特征D4_2；最终输出经过多尺度融合之后的四倍下采样特征D4_2； 步骤B05：搭建解码头，采用一层卷积和一个sigmoid激活函数层对解码器输出的四倍下采样特征D4_2进行解码预测； 步骤B06：组合步骤B01、B02、B03、B04、B05所搭建的各个结构，在步骤B01构建的编码器的阶段三和阶段四使用步骤B03所搭建的变化特征交互层；之后使用步骤B02搭建的对称式变化特征融合层；接着使用步骤B04搭建的解码器；最后使用步骤B05搭建的解码头，解码头最终输出与输入遥感图像相同尺寸的二值化预测结果。

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